tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool

입력에 대해 부분 평균 풀링을 수행합니다.

요약

부분 평균 풀링은 풀링 영역 생성 단계의 부분 최대 풀링과 유사합니다. 유일한 차이점은 풀링 영역이 생성 된 후 각 풀링 영역에서 최대 연산 대신 평균 연산이 수행된다는 것입니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 값 : 4-D 모양 [batch, height, width, channels] .
• pooling_ratio : value 각 차원에 대한 풀링 비율. 현재 행 및 열 차원 만 지원하며> = 1.0이어야합니다. 예를 들어 유효한 풀링 비율은 [1.0, 1.44, 1.73, 1.0]과 같습니다. 배치 및 채널 차원에서 풀링을 허용하지 않으므로 첫 번째 및 마지막 요소는 1.0이어야합니다. 1.44 및 1.73은 각각 높이 및 너비 치수에 대한 풀링 비율입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• pseudo_random : True로 설정하면 의사 난수 방식으로 풀링 시퀀스를 생성합니다. 그렇지 않으면 임의 방식으로 풀링 시퀀스를 생성합니다. 의사 난수와 무작위의 차이에 대해서는 Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling 을 확인하십시오.
• 겹침 : True로 설정하면 풀링시 인접한 풀링 셀 경계의 값이 두 셀 모두에서 사용됨을 의미합니다. 예를 들면 :

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

풀링 시퀀스가 ​​[0, 2, 4]이면 인덱스 2에서 16이 두 번 사용됩니다. 결과는 부분 평균 풀링의 경우 [41/3, 26/3]입니다.

• 결정적 : True로 설정하면 계산 그래프에서 FractionalAvgPool 노드를 반복 할 때 고정 풀링 영역이 사용됩니다. 주로 FractionalAvgPool을 결정적으로 만들기 위해 단위 테스트에 사용됩니다.
• seed : seed 또는 seed2가 0이 아닌 값으로 설정된 경우, 난수 생성기는 주어진 seed에 의해 seed됩니다. 그렇지 않으면 임의의 시드로 시드됩니다.
• seed2 : 시드 충돌을 피하기위한 두 번째 시드.

보고:

• Output 출력 : 분수 평균 풀링 후 출력 텐서.
• Output row_pooling_sequence : 기울기를 계산하는 데 필요한 행 풀링 시퀀스.
• Output col_pooling_sequence : 기울기를 계산하는 데 필요한 열 풀링 시퀀스.

공용 속성

::tensorflow::Output col_pooling_sequence

Operation operation

::tensorflow::Output output

::tensorflow::Output row_pooling_sequence

 FractionalAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio
)

 FractionalAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input value,
  const gtl::ArraySlice< float > & pooling_ratio,
  const FractionalAvgPool::Attrs & attrs
)

Attrs Deterministic(
  bool x
)

Attrs Overlapping(
  bool x
)

Attrs PseudoRandom(
  bool x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)